Angka Morbiditas Provinsi Jawa Tengah dari Sudut Pandang Kemiskinan dan Pengangguran Tahun 2018 - Ahmad Samsudin; Ulul Azmi Afrizal Rizqi (FORUM ILMIAH KESEHATAN, 2021)
Degree of population health in an area can be illustrated by morbidity rate. Java Island is one area that has good health quality. The population of Java Island has the best degree of health compared to other regions. During the last two years there are still a number of provinces in Java whose morbidity is quite high or even higher than the national figures, including Central Java Province. The goal of this study is to analyze the morbidity rate and explore the factors that influence the morbidity in 35 district/city in Central Java 2018. Descriptive analysis was used with thematic maps and Inferential analysis using spatial autocorrelation analysis. Spatial autocorrelation was measured through the Lagrange Multiplier test. Based on spatial dependency test, seen that no spatial autocorrelation occurs, therefore Ordinary Least Squares model was used. With OLS model, found that the poverty level predictor variable and the open unemployment rate significantly affect morbidity rate at alpha 5 percent. Poverty and Open unemployment rate have a significant effect on morbidity rate in Central Java in 2018 without including spatial effects. Keywords: autocorrelation; morbidity; poverty; unemployment ABSTRAK Derajat kesehatan penduduk di suatu wilayah dapat digambarkan dengan angka morbiditas. Pulau Jawa merupakan salah satu daerah yang memiliki kualitas kesehatan yang baik. Penduduk Pulau Jawa memiliki derajat kesehatan yang paling baik dibandingkan daerah lain. Dalam dua tahun terakhir masih terdapat beberapa provinsi di Jawa yang angka morbiditasnya cukup tinggi atau bahkan lebih tinggi dari angka nasional, salah satunya Jawa Tengah. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis angka morbiditas dan menggali faktor-faktor yang mempengaruhi morbiditas di 35 kabupaten / kota di Jawa Tengah tahun 2018. Analisis deskriptif digunakan dengan peta tematik dan analisis inferensial menggunakan analisis autokorelasi spasial. Autokorelasi spasial diukur melalui uji Lagrange Multiplier. Berdasarkan uji ketergantungan spasial, terlihat tidak terjadi autokorelasi spasial, oleh karena itu digunakan model Ordinary Least Squares. Dengan model OLS ditemukan bahwa variabel prediktor tingkat kemiskinan dan tingkat pengangguran terbuka berpengaruh signifikan terhadap angka morbiditas pada alpha 5 persen. Tingkat kemiskinan dan pengangguran terbuka berpengaruh signifikan terhadap angka morbiditas di Jawa Tengah tahun 2018 tanpa menyertakan efek spasial. Kata kunci: autokorelasi; kemiskinan; morbiditas; pengangguran